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松弛稀疏性条件下的欠定盲分离
1
作者
肖明
孙功宪
吕俊
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第12期274-276,共3页
采用2步法研究松弛稀疏性条件下的欠定盲信号分离。在矩阵恢复上,将时域检索平均法从时域扩展到小波域,得到单源区间矩阵恢复算法。在源信号恢复上,分析最短路径法和l1范数算法,提出基于任意观测信号数的统计稀疏分解准则算法。仿真结...
采用2步法研究松弛稀疏性条件下的欠定盲信号分离。在矩阵恢复上,将时域检索平均法从时域扩展到小波域,得到单源区间矩阵恢复算法。在源信号恢复上,分析最短路径法和l1范数算法,提出基于任意观测信号数的统计稀疏分解准则算法。仿真结果表明,相比l1范数解算法,该算法具有较低的计算复杂度,且可提高恢复信号的信噪比。
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关键词
欠定盲信号分离
单源区间
松弛稀疏性
统计
稀疏
分解准则
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职称材料
题名
松弛稀疏性条件下的欠定盲分离
1
作者
肖明
孙功宪
吕俊
机构
茂名学院电子信息工程系
华南理工大学电子与信息学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第12期274-276,共3页
基金
国家"973"计划基金资助项目(2010CB731800)
国家自然科学基金资助重点项目(U0635001
+3 种基金
U0835003)
国家自然科学基金资助项目(0874061
60774094)
广东省国际合作研究基金资助项目(2009B050700020)
文摘
采用2步法研究松弛稀疏性条件下的欠定盲信号分离。在矩阵恢复上,将时域检索平均法从时域扩展到小波域,得到单源区间矩阵恢复算法。在源信号恢复上,分析最短路径法和l1范数算法,提出基于任意观测信号数的统计稀疏分解准则算法。仿真结果表明,相比l1范数解算法,该算法具有较低的计算复杂度,且可提高恢复信号的信噪比。
关键词
欠定盲信号分离
单源区间
松弛稀疏性
统计
稀疏
分解准则
Keywords
underdetermined Blind Signal Separation(BSS)
Single Source Interval(SSI)
relaxed sparsity
Statistical Sparse DecompositionPrinciple(SSDP)
分类号
TN911.12 [电子电信—通信与信息系统]
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作者
出处
发文年
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1
松弛稀疏性条件下的欠定盲分离
肖明
孙功宪
吕俊
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010
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